Notice bibliographique
Résumé
Many fundamental tasks in computational vision can be formulated as predicting unknown properties of a scene from a static image. If the scene property is described by a set of discrete values in each image, then the corresponding vision task is an image labeling problem. A key issue in image labeling concerns how to exploit the context information in images, as local evidence is often insufficient to determine the label value. This thesis takes a statistical learning approach to the labeling problem, focusing on two main issues in incorporating context into the labeling process: (1) what are the efficient representations of contexts for labeling? and (2) how do we learn the context representations for a labeling task from data?We discuss two learning situations based on different degrees of data availability. In the first case, enough fully-labeled data are available for learning. So we develop a discriminative labeling framework based on a Conditional Random Field (CRF), in which multiscale feature functions are proposed to capture the image/label contexts at several spatial scales. Those feature functions affect the labeling from local to global levels: some aspects of the contexts concern co-occurrence of objects in the image, while other aspects concern the geometric relationships between objects. To extend the range of object classes and image database size that the system can handle, we also propose a modular CRF model that integrates the bottom-up image cues and top-down categorical information. The second case has a less strict requirement on the training data, including not only a small number of fully-labeled data, but also a large number of coarsely-labeled ones. We present a hybrid unsupervised-supervised approach that combines a generative topic model with discriminative label classifiers. The topic model is used to model the co-occurring image features for representing image context, and it is extended such that the topics are not only applied to image features but also to labels. We examine the performance of our models on several real-world image databases, and compare our systems to baseline methods.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».